package zisu.algorithm.algorithm.BST.Map;
import zisu.algorithm.algorithm.BST.FileOperation;

import java.util.ArrayList;

public class BSTMap<K extends Comparable<K>,V> implements Map<K,V> {

    public class Node{
        private K key;
        private V value;
        private Node left,right;

        public Node(K key,V value){
            this.key = key;
            this.value = value;
            this.left = null;
            this.right = null;
        }
    }

    private Node root;
    private int size;

    @Override
    public int getSize() {
        return size;
    }

    @Override
    public boolean isEmpty() {
        return size == 0;
    }

    // 向二分搜索树中添加新的元素e
    @Override
    public void add(K key,V value){

        if(root == null){
            root = new Node(key,value);
            size ++;
        }
        else{
            add(root, key ,value);
        }
    }

    @Override
    public V remove(K key) {
        Node node = getNode(root,key);
        if(node!=null){
            remove(root,key);
        }
        return null;
    }

    // 删除掉以node为根的二分搜索树中键为key的节点, 递归算法
    // 返回删除节点后新的二分搜索树的根
    Node remove(Node node, K key){

        if( node == null ){
            return null;
        }

        if( key.compareTo(node.key) < 0 ){
            node.left = remove(node.left , key);
            return node;
        }
        else if(key.compareTo(node.key) > 0 ){
            node.right = remove(node.right, key);
            return node;
        }
        else{   // e.compareTo(node.e) == 0

            // 待删除节点左子树为空的情况
            if(node.left == null){
                Node rightNode = node.right;
                node.right = null;
                size --;
                return rightNode;
            }

            // 待删除节点右子树为空的情况
            if(node.right == null){
                Node leftNode = node.left;
                node.left = null;
                size --;
                return leftNode;
            }

            // 待删除节点左右子树均不为空的情况

            // 找到比待删除节点大的最小节点, 即待删除节点右子树的最小节点
            // 用这个节点顶替待删除节点的位置
            // 这里的node 就是待删除节点。
            Node successor = minimum(node.right);
            successor.right = removeMin(node.right);
            successor.left = node.left;
            node.left = node.right = null;

            return successor;
        }
    }
    // 返回以node为根的二分搜索树的最小值所在的节点
    private Node minimum(Node node){
        if(node.left == null){
            return node;
        }
        return minimum(node.left);
    }

    // 删除掉以node为根的二分搜索树中的最小节点
    // 返回删除节点后新的二分搜索树的根
    // 把待删除节点的右子树 嫁接到 “我” 父亲节点的左子树上。
    private Node removeMin(Node node){

        if(node.left == null){
            Node rightNode = node.right;
            node.right = null;
            size --;
            return rightNode;
        }

        node.left = removeMin(node.left);
        return node;
    }

    @Override
    public boolean contains(K key) {
        return getNode(root,key) != null;
    }

    // 向以node为根的二分搜索树中插入元素(key,value)，递归算法
    // 返回插入新节点后二分搜索树的"根"
    private Node add(Node node, K key, V value){

        if(node == null){
            size++;
            return new Node(key,value);
        }
        if(key.compareTo(node.key) < 0){
            node.left = add(node.left, key ,value);
        }
        else if(key.compareTo(node.key) > 0){
            //e.compareTo(node.e) > 0
            node.right = add(node.right, key,value);
        }else {
            //key.compareTo(node.key)的时候 就更新这个key 的value 就好了
            node.value = value;
        }
        return node;
    }

    // 返回 以node为根节点的二分搜索树，这个node 的key 是传进来的key
    // 注意这里返回的node 直接是 实际树上 的指针。
    private Node getNode(Node node , K key){
        if(node == null){
            return null;
        }
        if(key.compareTo(node.key) == 0){
            return node;
        }
        else if(key.compareTo(node.key) < 0){
            node = getNode(node.left,key);
        }else {
            node = getNode(node.right,key);
        }
        return node;
    }


    // 获取key 这个节点的value
    @Override
    public V get(K key) {
        Node node = getNode(root,key);
        return node == null ? null : node.value;
    }

    // 更新key 这个节点的value
    @Override
    public void set(K key, V newValue) {
        Node node = getNode(root, key);
        if(node == null){
            throw new IllegalArgumentException(key+"not exit");
        }
        //指针传递
        node.value = newValue;
    }

    public static void main(String[] args) {
        System.out.println("pride-and-prejudice");
        ArrayList<String> word1 = new ArrayList<>();
        FileOperation.readFile("pride-and-prejudice.txt",word1);
        System.out.println("Total words:"+word1.size());

        BSTMap<String,Integer> map = new BSTMap();
        for(String word:word1){
            if(map.contains(word)){
                map.set(word,map.get(word)+1);
            }else {
                map.add(word,1);
            }
        }

        System.out.println("Total different words:"+map.getSize());
        System.out.println("Frequent of PRIDE:"+map.get("pride"));
        System.out.println("Frequent of prejudice:"+map.get("prejudice"));
    }

}
